# Вопросы по классическому машинному обучению

1. В чем разница между L1 и L2 регуляризацией?
    <details>
    <summary>Ответ</summary>
    </details>

2. Даны 2 набора данных, 1-ый для обучения, 2-ой для теста. Также даны 3 модели: лин. регрессия, дерево решений, kNN.
   Необходимо рассказать, какое будет предсказание на тестовой выборке.
    <details>
    <summary>Ответ</summary>
    </details>
3. Какие существуют алгоритмы кластеризации (самые известные), и как они работают?
    <details>
    <summary>Ответ</summary>
    </details>
4. В чем разница между случайным лесом и градиентным бустингом?
    <details>
    <summary>Ответ</summary>
    </details>
5. Как можно правильно разбить выборку на трейн, валидацию и тест?
    <details>
    <summary>Ответ</summary>
    </details>
6. Как повлияет на предсказание удаление первого дерева из случайного леса? В случае градиентного бустинга?
    <details>
    <summary>Ответ</summary>
    </details>
7. Какая глубина должна быть у деревьев в случайном лесе? В градиентном бустинге?
    <details>
    <summary>Ответ</summary>
    </details>
8. Как работает kNN?
    <details>
    <summary>Ответ</summary>
    </details>